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Distributed Training of Deep Neural Network Acoustic Models for Automatic Speech Recognition: A comparison of current training strategies., , , , , und . IEEE Signal Process. Mag., 37 (3): 39-49 (2020)NASTransfer: Analyzing Architecture Transferability in Large Scale Neural Architecture Search., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). AAAI, Seite 9294-9302. AAAI Press, (2021)Large Scale Neural Architecture Search with Polyharmonic Splines., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). CoRR, (2020)Improving Efficiency in Large-Scale Decentralized Distributed Training., , , , , , , , , und 2 andere Autor(en). ICASSP, Seite 3022-3026. IEEE, (2020)Project CodeNet: A Large-Scale AI for Code Dataset for Learning a Diversity of Coding Tasks., , , , , , , , , und 4 andere Autor(en). CoRR, (2021)CodeNet: A Large-Scale AI for Code Dataset for Learning a Diversity of Coding Tasks., , , , , , , , , und 7 andere Autor(en). NeurIPS Datasets and Benchmarks, (2021)Map Generation from Large Scale Incomplete and Inaccurate Data Labels., , , , , , und . KDD, Seite 2514-2522. ACM, (2020)Distributed Deep Learning Strategies for Automatic Speech Recognition., , , , , , und . ICASSP, Seite 5706-5710. IEEE, (2019)Asynchronous Decentralized Distributed Training of Acoustic Models., , , , , , , und . IEEE ACM Trans. Audio Speech Lang. Process., (2021)A Highly Efficient Distributed Deep Learning System for Automatic Speech Recognition., , , , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 2628-2632. ISCA, (2019)